Codex 完全チュートリアル¶
本文は中国の開発者向けの Codex CLI 完全チュートリアルで、ゼロからOpenAI Codex CLIのインストール、設定、使用方法をご案内し、QCode.ccを通じて低コスト・低レイテンシーのAIプログラミング体験を提供します。AIプログラミングツールを初めて使う方も、Claude Codeを使用している方で新しいツールを試してみたい方も、ぜひご覧ください。
一、Codex の紹介¶
OpenAI Codex CLI とは？¶
Codex CLI は、OpenAI が提供するオープンソースのコマンドラインAIプログラミングアシスタント（Apache 2.0 ライセンス）で、Rust で書かれており、ターミナルで直接実行できます。以下のことができます：
- コードリポジトリを読み取り、理解する
- ファイルを編集して新しいコードを生成する
- コマンドを実行する（テスト実行、依存関係インストールなど）
- タスクが完了するまで自律的に反復する
Codex の核心理念は自律型エージェント（Autonomous Agent）です：タスクを描述すると、Codex がサンドボックス内で自律的に完了させ、最後にあなたが結果をレビューします。これは Claude Code の対話型コミュニケーションスタイルと補完関係にあります。
Codex の発展の歴史¶
「Codex」という名前は、OpenAI のプロダクトラインで何度も変遷を遂げてきました：
- 2021年：最初的 Codex は GPT-3 のコード微調整版で、GitHub Copilot にパワーを提供
- 2024年：OpenAI は Codex ブランドを復活させ、クラウド非同期 AI プログラミングエージェントを導入
- 2025-2026年：Codex CLI は成熟したローカルコマンドラインツールに発展し、Rust で書き直され、MCP、Skills、マルチエージェントなどの高度な機能をサポート
現在の Codex はマルチインターフェース製品です：CLI コマンドラインツール（本文の重点）、macOS デスクトップアプリ、IDE プラグイン、ChatGPT に統合されたクラウドエージェントを含みます。QCode.cc を通じて使用的是 CLI バージョンです。
Codex と Claude Code の主な違い¶
| ディメンション | Codex CLI | Claude Code |
|---|---|---|
| 実行スタイル | 自律実行、完了後に結果を交付 | 対話型コミュニケーション、段階的に確認 |
| オープンソース | 完全オープンソース（Apache 2.0） | オープンソースではない |
| 記述言語 | Rust（起動が速く、リソース使用量が低い） | TypeScript |
| サンドボックスセキュリティ | 内蔵 Landlock/seccomp サンドボックス | 権限確認のプロンプト |
| 命令ファイル | AGENTS.md |
CLAUDE.md |
| クラウドエージェント | サポート（ChatGPT 内蔵） | サポートなし |
簡単に言えば：Codex は「丸投げタスク」に強く（明確な需求を与えて、走らせ切る）、Claude Code は「ペアプログラミング」に強い（議論しながら修正、探索的タスクに適している）。両方を組み合わせて使うのがベストです。
なぜ QCode.cc を通じて Codex を使うのか？¶
Codex CLI はデフォルトで OpenAI API Key または ChatGPT サブスクリプションが必要ですが、中国本土には2つの問題があります：
- ネットワークに到達不可：OpenAI API には直接アクセスできない
- コストが高い：公式 GPT-5.3-Codex のトークン価格は低くない
QCode.cc を通じて，你可以：
- アジア太平洋ノード低レイテンシーアクセス、プロキシや自作プロキシが不要
- 最大80%のコスト削減、公式価格と比較して大幅に節約
- Claude Code と Codex が套餐配额を共有、一つの套餐で両方のツールを使用可能
- マルチノード利用可能（アジア太平洋メインノード、香港、深セン）、接続安定性を保障
二、Codex CLI のインストール¶
システム要件¶
インストールする前に、環境が以下の条件を満たしていることを確認してください：
- オペレーティングシステム：macOS 12+、Ubuntu 20.04+、Windows 10+（WSL2 使用推奨）
- Node.js：v22 LTS 以上（npm インストール方式が必要な場合）
- Git：2.x 以上（Codex はコードリポジトリを感知するために Git が必要）
- ディスク容量：約200MB（npm 依存関係を含む）
方法1：npm インストール（推奨）¶
これはすべてのオペレーティングシステムに通用的で最も一般的なインストール方法で：
npm install -g @openai/codex
ヒント：権限問題が発生した場合、macOS/Linux ユーザーは
sudoを追加するか、nvm を使用して Node.js を管理することで権限問題を回避できます。中国ユーザー向け：npm のダウンロード速度が遅い場合は、淘宝mirrorを使用できます：
bash npm install -g @openai/codex --registry=https://registry.npmmirror.com
方法2：Homebrew インストール（macOS）¶
macOS ユーザーは Homebrew を通じてインストールすることもできます：
brew install openai-codex
Homebrew の利点は、依存関係を自動的に管理し、更新してくれることです。
方法3：バイナリを直接ダウンロード（上級者向け）¶
GitHub Releases ページから соответствующая платформа のプリコンパイル済みバイナリファイルをダウンロードし、PATH ディレクトリに入れます。この方法は Node.js に依存しません。
# 例：Linux x64 バージョンをダウンロードしてインストール
wget https://github.com/openai/codex/releases/latest/download/codex-linux-x64
chmod +x codex-linux-x64
sudo mv codex-linux-x64 /usr/local/bin/codex
インストールを確認¶
codex --version
バージョン番号が出力された場合（例：0.114.0）、インストールは成功しています。
現在の最新バージョン：v0.114.0（2026-03-11）、Skills システム、Hooks エンジン、MCP プロトコルなどの新機能をサポートしています。
シェル自動補完の設定（オプション）¶
Codex はシェル自動補完をサポートし、コマンドを入力時に Tab を押すとプロンプトが表示されます：
# Zsh ユーザー
echo 'eval "$(codex completion zsh)"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
# Bash ユーザー
echo 'eval "$(codex completion bash)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
Zsh が
command not found: compdefと表示した場合、evalの前にautoload -Uz compinit && compinitを追加してください。
三、QCode.cc の設定¶
Codex CLI は QCode.cc サービスに接続するために2つの設定ファイルが必要です：
~/.codex/config.toml— サーバーエンドポイントとモデル設定~/.codex/auth.json— API キー認証
ステップ1：設定ディレクトリを作成¶
Windows (PowerShell)：
mkdir $HOME\.codex
macOS：
mkdir -p ~/.codex
Linux：
mkdir -p ~/.codex
ステップ2：config.toml を作成¶
~/.codex/config.toml に以下の内容を書き込みます：
model_provider = "crs"
model = "gpt-5.3-codex-spark"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true
preferred_auth_method = "apikey"
[model_providers.crs]
name = "crs"
base_url = "https://asia.qcode.cc/openai"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
env_key = "CRS_OAI_KEY"
config.toml フィールドの詳細説明：
| フィールド | 説明 |
|---|---|
model_provider |
使用するモデルプロバイダー名 здесь はカスタム crs に設定 |
model |
デフォルトモデル、推奨は gpt-5.3-codex-spark |
model_reasoning_effort |
推論強度：low、medium、high。高いほど正確だが遅い |
disable_response_storage |
OpenAI による会話内容の保存を禁止（プライバシー保護） |
preferred_auth_method |
認証方式、apikey に設定して API キーを使用 |
base_url |
QCode.cc アジア太平洋ノードアドレス |
wire_api |
API プロトコルタイプ、Codex は responses を使用 |
requires_openai_auth |
OpenAI 形式の認証ヘッダーを携带する必要がある |
env_key |
環境変数名、Codex はその変数から API キーを読み取る |
ステップ3：auth.json を作成¶
~/.codex/auth.json に以下の内容を書き込みます：
{
"OPENAI_API_KEY": "cr_xxxxxxxxxx"
}
cr_xxxxxxxxxxをあなたの QCode.cc API キー に置き換えてください。キーはcr_で始まります。
auth.json の説明：
- このファイルは Codex に API キーを提供し、
OPENAI_API_KEY環境変数を設定するのと同じ - ファイル権限は
600（本人だけが読み書き可能）に設定することを推奨：chmod 600 ~/.codex/auth.json auth.jsonと環境変数が同時に存在する場合、auth.jsonが優先
ステップ4：環境変数を設定（オプションの代替案）¶
環境変数を通じてキーを提供する場合は（auth.json ではなく）、CRS_OAI_KEY を設定できます：
Windows (PowerShell)：
# 一時設定（現在のセッション）
$env:CRS_OAI_KEY = "cr_xxxxxxxxxx"
# 永続設定（ユーザー環境変数に書き込み）
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("CRS_OAI_KEY", "cr_xxxxxxxxxx", [System.EnvironmentVariableTarget]::User)
macOS：
# 一時設定
export CRS_OAI_KEY="cr_xxxxxxxxxx"
# 永続設定
echo 'export CRS_OAI_KEY="cr_xxxxxxxxxx"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
Linux：
# 一時設定
export CRS_OAI_KEY="cr_xxxxxxxxxx"
# 永続設定（Bash）
echo 'export CRS_OAI_KEY="cr_xxxxxxxxxx"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
# 永続設定（Zsh）
echo 'export CRS_OAI_KEY="cr_xxxxxxxxxx"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
環境変数を使用する場合、auth.json の OPENAI_API_KEY を null に設定します：
{
"OPENAI_API_KEY": null
}
利用可能なモデル¶
QCode.cc を通じて以下の Codex/GPT モデルを使用できます：
| モデル | 説明 | 推奨シナリオ |
|---|---|---|
gpt-5.4 |
最新世代の GPT、全面的にアップグレード | 日常開発（推奨） |
gpt-5.4-pro (gpt-5.4 Pro) |
5.4 プロフェッショナル版、增强推論 | 複雑なアーキテクチャと推論 |
gpt-5.4-codex |
5.4 Codex 版、コード специалізація | コード集約タスク |
gpt-5.3-codex-spark |
5.3 軽量版、速度快 | コストパフォーマンス重視 |
gpt-5.3-codex |
5.3 Codex 標準版 | 安定した出力 |
すべてのモデルは Claude Code と QCode.cc 套餐配额を共有しています。モデルの切り替えに追加費用はかかりません。
四、基本情報使用チュートリアル¶
4.1 Codex を起動¶
ターミナルを開き、プロジェクトディレクトリに移動して、次を実行します：
cd /path/to/your/project
codex
Codex はターミナル対話インターフェース（TUI）を起動し、自然言語命令を入力できます。インターフェースは次の部分で構成されています：
- トップステータスバー：現在のモデル、承認モード、サンドボックス状態を表示
- メインエリア：AI の返信と操作ログ
- ボトム入力ボックス：命令を入力する場所
コマンドラインで直接タスクを提供することもできます（非対話モード）、スクリプト呼び出しに適しています：
# 対話型起動
codex
# 非対話モード：単一タスクを実行して終了
codex "このプロジェクト構造を読んで概要を提供してください"
# 画像を添付したタスク
codex -i screenshot.png "スクリーンショットに表示された UI 問題を修正"
# モデルを指定
codex -m gpt-5.1-codex-max "認証モジュールのエラー処理をリファクタリング"
4.2 最初のタスク：Codex に関数を書いてもらう¶
簡単な例から始めましょう。プロジェクトディレクトリで Codex を実行し、次を入力します：
Python 関数を書いてください。文字列リストを受け取り、最も長い文字列を返します。複数ある場合は最初のものを返します。utils.py ファイルに保存してください。
Codex は次のステップを実行します：
- 計画：あなたの需求を分析し、実装方案を作成
- コード生成：
utils.pyを作成し、関数を書き込む - 確認を请求：デフォルトモードでは、Codex は行われるファイル変更を表示し、あなたが確認するのを待ちます
次のようなプロンプトが表示されます：
Codex wants to create file: utils.py
─────────────────────────────────────
+ def find_longest(strings: list[str]) -> str:
+ """リスト中最長の文字列を返し、複数ある場合は最初のものを返します。"""
+ if not strings:
+ raise ValueError("リストは空にできません")
+ return max(strings, key=len)
Accept? [y/n]
y を入力して確認すると、Codex はコードをファイルに書き込みます。
次に、より多くの指示を与え続けることができます。Codex は同じセッション内でコンテキストを維持します：
この関数にユニットテストを書いてください、pytest を使用
Codex は自動的に先ほど作成した utils.py を読み取り、対応するテストファイルを生成します。
4.3 Codex のサンドボックス実行モードを理解する¶
これは Codex の最も重要なセキュリティ機能の1つです。Codex はサンドボックス内でコマンドを実行し、3つのセキュリティレベルがあります：
| サンドボックスモード | ファイル読み取り | ファイル書き込み | コマンド実行 | ネットワークアクセス |
|---|---|---|---|---|
read-only |
許可 | 要確認 | 要確認 | 要確認 |
workspace-write（デフォルト） |
許可 | ワークエリア内で許可 | ワークエリア内で許可 | デフォルトで禁止 |
danger-full-access |
許可 | すべて許可 | すべて許可 | 許可 |
デフォルトの workspace-write モードは日常開発に最適です：Codex はプロジェクトディレクトリ内で自由にファイルの読み書きとコマンド実行ができますが、プロジェクト外のファイルやネットワークにはアクセスできません。
タスクがネットワーク接続を必要とする場合（例：npm install）、一時的にネットワークアクセスを有効にできます：
codex -c 'sandbox_workspace_write.network_access=true' "依存関係をインストールしてテストを実行"
4.4 Codex の変更をレビューして受け入れる¶
Codex のファイル変更は承認ポリシー（Approval Policy）に従います。デフォルトでは：
- ファイル編集：diff を表示して確認を待つ
- シェルコマンド：コマンド内容を表示して確認を待つ
Codex が変更を提出したとき，你可以：
- 受け入れる（y）：変更を適用
- 拒否する（n）：この変更をスキップ
- 詳細を表示：diff をよく読んでから決定
ヒント：
/diffスラッシュコマンドを使用すると、いつでも現在のセッションですべての適用された変更を表示できます。
4.5 常用インタラクション技巧¶
ファイル参照：@ の後にファイル名を入力すると、Codex は自動的にそのファイル内容を読み取ります：
@src/app.py を確認してエラー処理を最適化してください
シェルコマンドを実行：! で始めると直接コマンドを実行でき、出力は Codex に渡されます：
!cat error.log
上のエラーログを分析し、根本原因を見つけてください
命令を追加：Codex が実行中に Enter を押すと新しい命令を挿入でき、Tab を押すと次のラウンドの命令をキューに追加できます。
履歴を編集：Esc を2回押すと、入力ボックスが空のときに前のメッセージに戻って編集できます。続けて Esc を押すとより早いメッセージに戻り、Enter を押すとその точкиから新しい 대화線をフォークできます。
パイプライン入力：他のコマンドの出力をパイプラインで Codex に渡して分析できます：
# 最近の git 変更を分析
git diff HEAD~3 | codex "これらの変更をレビューし、潜在的な問題を見つけてください"
# エラーログを分析
cat /var/log/app/error.log | codex "これらのエラーの根本原因を分析"
# PR をレビュー
gh pr diff 42 | codex "この PR のコード品質とセキュリティをレビュー"
キーボードショートカット：
| ショートカット | 機能 |
|---|---|
Tab |
ファイルパスの自動補完（@ と組み合わせて使用） |
Enter |
Codex 実行中に新しい命令を挿入 |
Tab |
Codex 実行中に次のラウンドの命令をキューに追加 |
Esc x 2 |
前のメッセージにロールバックして編集 |
Ctrl+C |
現在の操作をキャンセル |
スラッシュコマンド：
| コマンド | 説明 |
|---|---|
/help |
ヘルプを表示 |
/mode |
承認モードを切り替え |
/diff |
すべての変更を表示 |
/mcp |
接続されている MCP サーバーを表示 |
/status |
現在のセッション状態を表示 |
/compact |
トークンを節約するために会話履歴を压缩 |
/permissions |
権限設定を表示および変更 |
/review |
コードレビュー |
五、高度な設定¶
5.1 カスタム命令ファイル（AGENTS.md）¶
Codex は AGENTS.md ファイルをサポートして、AI にプロジェクトコンテキストと作業規範を提供します。Claude Code の CLAUDE.md と同様の役割を果たします。
プロジェクトレベルの命令：プロジェクトルートディレクトリに AGENTS.md を作成：
# AGENTS.md
## プロジェクト説明
これは PostgreSQL データベースを使用した FastAPI バックエンドプロジェクトです。
## コード規範
- すべての関数には型注釈が必要
- 新しい API エンドポイントを追加する場合はテストも同時に作成
- コミット前に `make lint` を実行してコードスタイルを確認
## テストコマンド
- ユニットテスト：`pytest tests/unit/`
- インテグレーションテスト：`pytest tests/integration/`
- コードチェック：`make lint`
グローバル命令：~/.codex/AGENTS.md にグローバルデフォルトルールを作成すると、すべてのプロジェクトが継承します：
# グローバル命令
- 常に向こうでは中文でコミュニケーションを取る
- コードコメントは英語を使用
- 関数型プログラミングスタイルを偏好
- 生成されたコードにはエラー処理が含まれている必要がある
サブディレクトリオーバーライド：特定のディレクトリに AGENTS.override.md を作成すると、上位ルールをオーバーライドできます：
# services/payments/AGENTS.override.md
- このディレクトリ内のすべての変更は監査ログに書き込まれる必要がある
- 金額計算には Decimal 型を使用し、浮動小数点は使用しない
Codex は次の順序で命令ファイルを查找します：AGENTS.override.md > AGENTS.md > 設定されたフォールバックファイル。合併後の合計サイズの上限はデフォルトで 32KB、project_doc_max_bytes で調整できます。
5.2 承認モードの調整（Approval Mode）¶
Codex の3つの承認モードは異なる使用シナリオに適しています：
Suggest モード（最も安全）¶
すべての操作に手動確認が必要、ファイル編集とコマンド実行を含みます。学習段階または機密コードのレビューに適しています。
codex --approval-mode suggest
Auto-Edit モード（日常使用推奨）¶
ファイル編集は自動実行、コマンド実行は確認が必要。効率と安全の的良好なバランス。
codex --approval-mode auto-edit
Full-Auto モード（完全自律）¶
すべての操作が自動実行、確認不要。分離環境（Docker コンテナ、CI/CD など）でのみ使用することを推奨。
codex --full-auto
# 等価：--approval-mode full-auto --sandbox workspace-write
セキュリティヒント：
--full-autoは仍然 サンドボックス保護（ワークエリア内制限）を保持します。完全に無制限が必要な場合は--dangerously-bypass-approvals-and-sandboxを使用しますが、非分離環境での使用は強くお勧めしません。
config.toml でデフォルトモードを設定：
# 個人開発推奨
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"
セッション中のモード切り替え：/mode コマンドを使用すると再起動なしで切り替えられます：
/mode suggest # suggest モードに切り替え
/mode auto-edit # auto-edit モードに切り替え
/mode full-auto # full-auto モードに切り替え
各シナリオの推奨設定¶
| シナリオ | 承認モード | サンドボックスモード |
|---|---|---|
| 個人日常開発 | auto-edit |
workspace-write |
| チーム共有環境 | suggest |
workspace-write |
| CI/CD パイプライン | full-auto |
workspace-write |
| 学習と実験 | suggest |
workspace-write |
| ワンスクリプトタスク | full-auto |
danger-full-access |
5.3 MCP サーバーの設定¶
Codex は Model Context Protocol (MCP) をサポートし、外部ツールを接続して能力を拡張できます。
コマンドラインで MCP サーバーを追加：
codex mcp add my-server -- npx -y @some/mcp-server --config /path/to/config.json
config.toml で設定：
[mcp_servers.filesystem]
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/dir"]
[mcp_servers.github]
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
env = { GITHUB_TOKEN = "ghp_your_token" }
設定が完了したら Codex を再起動し、/mcp コマンドを使用して接続されているサーバーを確認します。MCP ツールは自動的に Codex の使用可能なツールリストに表示され、内蔵ツールと並んで表示されます。
Codex 自体を MCP サーバーとして設定：Codex は逆方向に実行されて MCP サーバーになることができ、他の AI Agent から呼び出せます。これはマルチエージェントシステムを構築する際に非常に便利です。
5.4 Profile の設定（マルチ環境管理）¶
異なるプロジェクトで異なる設定を使用する場合（例：ワークプロジェクトでは1つの API Key、個人プロジェクトでは別の API Key）、Profile 機能を活用できます：
# ~/.codex/config.toml
# デフォルト設定
model_provider = "crs"
model = "gpt-5.3-codex-spark"
[model_providers.crs]
name = "crs"
base_url = "https://asia.qcode.cc/openai"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
env_key = "CRS_OAI_KEY"
# ワークプロジェクト Profile
[profiles.work]
model = "gpt-5.1-codex-max"
model_reasoning_effort = "high"
# 個人プロジェクト Profile（コスト節約）
[profiles.personal]
model = "gpt-5.2-codex"
model_reasoning_effort = "medium"
指定 Profile で起動：
codex --profile work "認証モジュールをリファクタリング"
codex --profile personal "小さなスクリプトを書く"
5.5 非対話モード（スクリプトと自動化）¶
Codex は対話型で使用するだけでなく、スクリプトや CI/CD パイプラインで非対話ツールとしても実行できます。prompt パラメータを直接渡すだけです：
# 基本用法：タスク実行後に終了
codex "README.md にインストール説明を追加"
# Full-Auto + 非対話：完全自律実行
codex --full-auto "テストスイートを実行し、失敗したテストをすべて修正"
# transcript を出力ファイルに保存（監査用）
codex --full-auto --transcript output.jsonl "エラー処理モジュールをリファクタリング"
CI/CD で Codex を使用：
# GitHub Actions の例
- name: Auto-fix lint errors
run: |
npx @openai/codex --full-auto "eslint --fix を実行してすべての lint エラーを修正し、修正をコミット"
env:
CRS_OAI_KEY: ${{ secrets.QCODE_API_KEY }}
Codex SDK：自分のプログラムから Codex を呼び出す必要がある場合は、公式 SDK を使用してプログラミング式で呼び出し、Codex を自分の開発ツールやワークフローに埋め込むことができます。
5.6 設定優先順位¶
複数の設定ソースが競合する場合、Codex は次の優先順位（高い方から低い方）で解決します：
- コマンドライン引数（
--model、-cなど） - Profile 値（
--profile <name>で指定された Profile） - プロジェクト設定（
.codex/config.toml、プロジェクトルートから現在のディレクトリまで、最も近いものが優先） - ユーザー設定（
~/.codex/config.toml） - システム設定（
/etc/codex/config.toml、Unix システム） - 内置デフォルト値
この優先順位を理解することで、異なるレベルで正確に動作を制御できます。例えば、~/.codex/config.toml で共通デフォルト値を設定し、プロジェクトの .codex/config.toml で特定設定をオーバーライドし、コマンドライン引数でワンスホットの調整を行います。
六、Claude Code と Codex の比較¶
すでに Claude Code を使用している場合は、以下の比較が2つのツールの位置づけの違いを理解するのに役立ちます：
| ディメンション | Claude Code | Codex CLI |
|---|---|---|
| 実行モード | 対話型、開発者がループにいる | 自律型、タスク驱动 |
| インタラクショ 스타일 | 対話型、段階的に議論と確認 | タスクを与えて自律的に完了 |
| コアモデル | Claude Opus 4.6 / Sonnet 4.6 | GPT-5.3-Codex-Spark |
| コンテキストウィンドウ | 200K 標準 / 1M Beta | 400K |
| サンドボックスセキュリティ | 権限確認のプロンプト | 内蔵 Landlock/seccomp サンドボックス |
| 命令ファイル | CLAUDE.md |
AGENTS.md |
| MCP サポート | 完全サポート | 完全サポート |
| Git 統合 | /commit、/review などのコマンド |
内蔵 Git 感知 |
| マルチエージェント | Agent Teams（研究プレビュー） | マルチエージェント並行（Subagents） |
| 非対話モード | claude -p "task" |
codex "task" |
| オープンソース | オープンソースではない | オープンソース（Apache 2.0） |
| デスクトップアプリ | なし（ターミナル専用） | macOS デスクトップアプリ |
| QCode.cc 配额 | 套餐配额を共有 | 套餐配额を共有 |
どちらがあなたに適していますか？¶
Claude Code を選択するシナリオ：
- 探索的デバッグ、边を見ながら方向を調整する必要がある
- 複雑なコードリファクタリング、リアルタイムで方案を議論する必要がある
- 大規模コードベースの構造分析と理解
- 豊富な IDE ツール統合が必要（LSP、ブラウザ、検索など）
- 超長コンテキスト（1M token Beta）で大量のコードを處理する必要がある
Codex を選択するシナリオ：
- 需求が明確な機能開発（「XX インターフェースを実装」）
- 一括ファイル処理とコード移行
- CI/CD パイプラインでの自動化タスク
- 複数の独立したタスクを並行して處理する必要がある
- オープンソースツールを偏好し、監査とカスタマイズが必要
- Docker サンドボックスで安全に分離する必要がある
ベストプラクティス：両方を組み合わせて使用 — Claude Code で計画と探索を行い、Codex で実行と一括操作を行います。2つのツールはQCode.cc 套餐配额を共有しており、切换コストはゼロです。
七、实战 пример¶
以下の実際のシナリオを通じて Codex の使用方法をデモします。各 пример は具体的なコマンドと期待される効果を含みます。
例1：新しいプロジェクトを理解する¶
见覚えのないコードベースを引き継いだとき：
cd /path/to/new/project
codex
対話インターフェースで：
このプロジェクトは何をしますか？ディレクトリ構造、主要モジュール、テクノロジース택を分析し、简洁なアーキテクチャ図（ASCII art を使用）を提供してください。
Codex はプロジェクト内のファイルをスキャンし、package.json、requirements.txt、go.mod などの依存関係ファイルを分析し、キーエントリファイルを読み取り、包括的なプロジェクト概要を提供します。
例2：コードレビュー¶
codex "src/ ディレクトリで最後の git commit のすべての変更をレビューしてください。重点的に確認する内容：
1. 潜在的なバグ（null ポインタ、境界条件）
2. セキュリティリスク（SQL インジェクション、XSS、ハードコードされたキー）
3. パフォーマンス問題（N+1 クエリ、不必要なループ）
具体的なコード位置と修正提案を提供してください。"
例3：一括リファクタリング¶
codex --full-auto "プロジェクト内のすべての Python ファイルの print() 呼び出しを logging モジュールに置き換えてください。
具体的な要件：
1. 各ファイルの上部に import logging を追加
2. logger = logging.getLogger(__name__) を作成
3. print() を logger.info() に置き換える
4. 元のフォーマット文字列を維持
5. 置き換え完了後に pytest を実行して何も壊れていないことを確認"
Codex はファイルを1つずつ処理し、コードの一貫性を維持し、最後にテストを実行して検証します。
例4：完全なテストスイートを作成¶
codex "src/services/user_service.py の完全なユニットテストを作成してください。要件：
1. pytest + pytest-mock を使用
2. すべてのパブリックメソッドをカバー
3. 正常パスと異常パステストを含める
4. 外部依存をモック（データベース、HTTP リクエスト）
5. テストファイルを tests/unit/test_user_service.py に保存
6. テストを実行してすべて合格することを確認"
例5：自律的にテストを修正¶
Full-Auto モードの古典的な用例 — Codex に失敗したテストを自律的に修正させます：
codex --full-auto "すべてのテストを実行してください。失敗したものがある場合：
1. 失敗の原因を分析
2. コードを修正（テストではなくコードを修正）
3. テストを再実行
4. すべてのテストが合格するまで上記のステップを繰り返す
最後に修正サマリーを提供してください。"
例6：設計稿から UI を実装¶
codex -i design.png "この設計稿に基づいて、React + Tailwind CSS でこのページを実装してください。
要件：
1. レスポンシブレイアウト（モバイルサポート）
2. 設計稿のピクセルパーフェクト再現
3. コンポーネント分割が適切
4. 基本的なインタラクション状態を追加（hover、focus）"
例7：データベースマイグレーション¶
codex "users テーブルに avatar_url フィールドを追加する必要があります（varchar 500, nullable）。
してください：
1. Alembic マイグレーションスクリプトを作成
2. SQLAlchemy モデルを更新
3. 関連する Pydantic schema を更新
4. CRUD 操作関数を更新
5. 対応する API エンドポイントを追加（GET/PUT）
6. マイグレーションを実行して成功を確認"
例8：CI/CD で Changelog を自動生成¶
codex --full-auto "前回の release tag から现在的すべての git commit を分析し、
conventional commits 規範に従って分類し、
CHANGELOG.md の更新内容を生成してください。
含める内容：新機能、バグ修正、破壊的変更、その他の改善。"
八、よくある質問¶
設定ファイルが見つからない¶
問題：Codex が設定ファイル找不到または設定を読み込めない
解決：
- 設定ディレクトリが存在するか確認：
ls ~/.codex/ config.tomlとauth.jsonの両方のファイルが存在することを確認config.tomlの TOML 構文が正しいか確認（一般的なエラー：引用符が不足、スペルミス）codex --config-dumpを使用して実際に読み込まれている設定を表示
API キー認証失敗¶
問題：401 Unauthorized または API Key が無効と表示される
解決：
- API キーの形式が正しいことを確認（
cr_で始まる） auth.json内のキーが完全であるか確認（余分なスペースや改行がない）- 環境変数を使用する場合は、変数名が
CRS_OAI_KEYであることを確認（config.tomlのenv_keyと同じ） - QCode.cc コンソール にログインして、キー状態と剩余配额を確認
ネットワーク接続問題¶
問題：QCode.cc サービスに接続できない、タイムアウトまたは接続拒否
解決：
- ネットワークが正常か確認：
curl -I https://asia.qcode.cc base_url設定が正しいか確認（https://asia.qcode.cc/openaiである必要がある）-
代替ノードを試す：
-
香港ノード：
http://103.218.243.5/openai - 深センノード：
http://103.236.53.153/openai - 회사 프록시/VPN を使用する場合は、HTTPS リクエストを阻断しないようにプロキシ設定を確認
モデル選択の提案¶
問題：どのモデルを選択すればよいかわからない
提案：
| あなたの需求 | 推奨モデル | 理由 |
|---|---|---|
| 日常開発 | gpt-5.3-codex-spark |
速度快、コストパフォーマンスが高い |
| 複雑な推論 | gpt-5.1-codex-max |
推論能力が更强 |
| 単純なタスク | gpt-5.2-2025-12-11 |
配额消費が少ない |
| 最も安定した出力 | gpt-5.2-codex |
十分に検証済み |
config.toml でデフォルトモデルを設定した後、一時的に切り替えることもできます：
codex -m gpt-5.1-codex-max "この複雑な並行バグを分析"
サンドボックス制限导致コマンド失败¶
問題：Codex が実行しようとしたコマンドがサンドボックスに拒否された
解決：
- ネットワーク接続操作（例：
npm install）の場合、一時的にネットワークを有効にする：bash codex -c 'sandbox_workspace_write.network_access=true' "依存関係をインストール" - プロジェクトディレクトリ外のファイルに書き込む必要がある場合、一時的に書き込み範囲を расширить：
bash codex --sandbox danger-full-access "出力を /tmp/result.txt に保存" - セッション内で
/permissionsを使用して現在の権限を表示および調整
費用の説明¶
問題：Codex と Claude Code の費用はどのように計算されますか？
説明：
- Codex と Claude Code はQCode.cc 套餐配额を共有
- 同じ套餐は両方のツールで同時に使用可能
- 費用は実際のトークン消費に基づいて計算され、ツールごとに区別されない
- Full-Auto モードでは Codex は自律的に複数ラウンド反復するため、単一タスクのトークン消費は高くなる可能性がありますが、開発者のインタラクション時間が節約されます
/costコマンドを使用して現在のセッションのトークン使用量を表示するか、QCode.cc コンソール で全体配额使用状況を確認することを推奨
AGENTS.md と CLAUDE.md は共存できますか？¶
できます。プロジェクトが Codex と Claude Code の両方で使用される場合：
- Codex は
AGENTS.mdのみを読み取り、CLAUDE.mdを無視 - Claude Code は